导读:本文包含了故障诊断与维修决策论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障诊断,状态,智能,飞艇,频谱,网络,车门。
故障诊断与维修决策论文文献综述
侯瑞博,陈永峰,宋景[1]（2019）在《基于混合智能的故障诊断与维修决策模型建设研究》一文中研究指出随着科学技术的不断发展以及计算机技术的加入,故障诊断与维修决策已经进入了一个相对先进的时期,这一阶段就是智能化的诊断与维修。从客观的角度上分析,针对智能诊断技术而言,其通过不断的进步,已经获得了不晓得成功,然而在系统层面,其适应能力以及知识自动获取能力还发展的不够成熟,而这种问题,依靠一种智能技术是非常难以解决的,所以需要去研究一种混合的智能故障诊断方法与维修策略,本文将就混合智能的故障诊断与维修决策展开探讨与研究。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年08期）
曹帅[2]（2018）在《数据驱动的船用轴承故障诊断和维修决策研究》一文中研究指出轴承是船舶系统重要的组成部件,在船舶的安全可靠地运行中扮演着重要角色。因此,开展船用轴承故障诊断和维修决策研究具有十分重要的工程应用价值。当今,依靠以传感器技术为核心的状态监测手段,可以收集反映船用轴承健康状态变化的海量数据。本文通过分析轴承故障诊断和维修决策的研究背景与现状,采取数据驱动的方式,深入研究船用轴承故障诊断和维修决策方法。主要研究内容包括:首先,充分利用小波分析在微弱信号处理上的优点,提出了基于多尺度小波包变换的船用轴承早期微弱故障征兆识别方法。结合深度卷积神经网络在图像识别上的优势,提出了基于深度卷积神经网络和S变换的船用轴承故障诊断方法。其次,对轴承海量监测信号进行预处理,分别从时域、频域和时频域提取反映轴承状态变化的特征。在此基础上,对所提取的特征进行相关性和单调性分析,实现特征选择,并运用主成分分析法对所选择的特征进行了特征融合。接着,研究轴承多目标维修决策方法。建立了基于维纳过程的退化模型,利用粒子滤波算法和蒙特卡洛算法实现参数估计和退化预测,揭示了轴承可靠性变化趋势。提出了基于经验贝叶斯算法的轴承寿命预测方法。基于退化建模和寿命预测,综合考虑轴承的可靠性、费用率和可用度等指标,建立了船用轴承维修决策的多目标模型。最后,开展轴承加速寿命实验研究。设计并搭建实验平台,布置振动、温度和电流等传感器获取海量轴承监测数据。采用提出的方法对实验监测数据进行分析,验证了所提出方法的可行性和科学性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
刘念[3]（2013）在《发动机加工设备故障诊断和维修决策研究》一文中研究指出本文以发动机加工设备的状态检修为研究课题,从设备可靠性分析、点检实施、故障诊断、维修决策等方面着手,提出了发动机加工设备开展状态检修的方法和途径,文章介绍了状态检修的技术及方法,从状态检修工作流程入手,建立了本文状态检修的基本框架。结合本人工作的重点,比较详细地阐述了故障诊断和维修决策的处理流程。基于规则专家系统的故障诊断模型,从挖掘众多数据内在关系出发,找出各参数与故障现象的深层次关系,提取出联系规则,并运用到对设备的故障诊断工作中去；本文采取了较为实用的ID3算法,能较快地提取规则,并用于诊断工作。针对发动机加工设备样本数据的规则提取,实现了较快地提取规则,为发动机加工设备的诊断提供了依据。为了给维修人员提供较好的维修决策建议,建立了一种基于贝叶斯理论的维修决策模型,运用贝叶斯理论的概率推理能力,从容易事件发生的概率推理出较为复杂事件发生的概率,以此为理论基础,用抽样事件后刀具的后验概率更新刀具的先验概率,建立各种维修方案的成本矩阵,在综合考虑维修安全性的情况下,选取成本最小的决策作为最优维修决策。本文还介绍了管理信息系统的设计及开发思想,结合发动机加工企业和设备实际,运用数据库技术、网络技术、ASP技术等,开发出一套发动机加工设备状态维修信息管理系统。系统从设备可靠性分析、点检的标准制定及实施到设备故障的诊断、维修建议的产生等方面,给出了指导性的流程,规范了企业设备维护保养工作。系统提供了人性化的显示界面,增加了人机交互的途径,这些都为企业的状态检修工作的开展提供了技术上的支持。最后,本文对以上的研究工作做了总结,并提出了进一步的研究方向。(本文来源于《华中科技大学》期刊2013-01-01）
郑元兵[4]（2011）在《变压器故障诊断与预测集成学习方法及维修决策模型研究》一文中研究指出变压器是电力系统的核心设备之一,其运行状态与电力系统的安全可靠运行具有紧密联系。随着超特高压输变电技术的发展以及电网规模的扩大,变压器故障对电力系统将会造成重大的危害。因此,有效诊断和预测变压器的潜伏性故障,制定科学合理的变压器维修策略,对提高电力系统的安全可靠性具有重要意义。本文在研究电力变压器故障模式分类基础上,对变压器故障特征量与故障模式的相关程度、变压器故障诊断与预测方法的泛化能力以及变压器维修决策中的故障风险评估方法等关键问题进行了深入研究。论文研究工作的主要内容包括:①研究了以可信度量化表征故障特征量与故障模式的相关程度的方法,提出了分析变压器故障特征量可信度的相关规则分析方法,研究了提取变压器故障特征量与故障模式关联规则的Apriori算法,并对样本数据的多值离散化方法进行了研究,分析了样本数据多值离散化方法对关联规则分析的作用和影响。实例分析结果表明,经过多值离散化处理,关联规则分析具有量化分析变压器故障特征量与故障模式关系的能力。②研究了以变压器故障特征量可信度作为先验知识的多特征量变压器故障诊断方法,提出了聚类算法与支持向量机结合的变压器故障诊断组合模型,分析了组合模型中的故障分类决策树的建立方法。实例表明,多特征量的变压器故障诊断,采用组合模型比单一的聚类或支持向量机的准确率更高。③研究了变压器故障诊断集成学习方法,阐述了采用样本信息熵表征样本参考价值的方法,通过样本重采样建立了多个训练样本子集,提出了基于样本信息熵的Bagging(IE-Bagging)算法,用以集成单一故障诊断模型。实例分析结果表明,IE-Bagging提高了单一故障诊断模型的泛化能力和诊断准确性。④研究了变压器故障特征量的预测模型的提高泛化能力的方法,分析了用结合样本熵和样本主观信息计算样本采样概率的方法,提出了基于综合样本熵的改进Bagging算法(E-Bagging),阐述了E-Bagging算法集成支持向量回归机,组合预测算法的过程,实例表明,E-Bagging集成算法能提高单一或组合预测模型的准确度和泛化能力。⑤研究了基于贝叶斯信息标准(BIC)故障特征量预测模型评价方法,分析了评价预测模型的准确性和复杂性指标以及样本数量与复杂性因素的关系,比较不同样本条件下的集成算法的BIC评价指标。实例表明,大样本条件下,E-Bagging算法集成组合预测模型最优;而在小样本条件下, E-Bagging算法集成支持向量回归机预测模型最优。⑥研究了变压器故障风险评估所需的故障后果评估和故障概率估计的方法,分析了故障情况下变压器自身损失、人身损失、电力系统损失和社会损失等四个货币损失因素,提出采用货币损失作为变压器故障后果的量化评估指标的方法;研究了采用信息熵作为先验知识表征样本数据分布情况并改进模糊聚类算法的目标函数的方法,提出了改进的变压器故障概率估计模糊聚类算法。实例表明,上述方法比由专家打分评估故障后果和威布尔仿真估计故障概率更准确。⑦研究了建立基于风险评估的变压器维修决策模型的基本过程和基本功能单元,分析了用维修费用期望量化维修策略的方法,提出了以维修费用的数学期望最小为维修决策目标函数建立变压器维修决策模型的方法。最后,通过实例阐述了该维修决策模型的建立过程。(本文来源于《重庆大学》期刊2011-10-01）
宋辉,李昌平,蔡忠春,宋文波[5]（2011）在《基于贝叶斯网络的故障诊断与维修决策研究》一文中研究指出深入研究了决策贝叶斯网络的构成和求解过程,分析了决策贝叶斯网络与期望诊断代价相结合获得最佳维修策略的方法,举例说明了该方法的有效性。(本文来源于《航空维修与工程》期刊2011年01期）
时旭[6]（2009）在《地铁车门系统故障诊断与维修决策的方法研究》一文中研究指出随着我国现代社会的快速发展,交通安全越来越受到政府、社会及广大市民的关注。地铁作为公共交通的重要组成部分,其安全稳定运行是保障社会高速运转的根本基础,因此开展对地铁车辆系统的安全性分析至关重要。在地铁车辆故障中,车门系统占有较大比例,对车门进行故障诊断与维修决策分析有着重要的意义。本论文主要进行的工作如下:1.查阅文献,了解国内外地铁车门的研究现状,熟悉车门结构形式,并对其机械故障维修内容进行初步分析;2.以上海地铁车门系统的历史故障为依据,采用决策树算法和粗糙集理论结合的方法,对车门系统进行了故障诊断,分析故障原因;3.引入基于熵权的模糊层次分析法,考虑各方面因素,对车门系统故障维修方案进行决策选择;4.应用以可靠性为中心的维修理论分析,对地铁车门系统中故障频发部件的维修方式、周期及维修级别进行了研究。(本文来源于《北京交通大学》期刊2009-05-01）
张博,王大华,余刃[7]（2007）在《飞艇主气囊压力告警的故障诊断与维修决策》一文中研究指出基于故障树分析法(Fault Tree Analysis,简称 FTA)对飞艇主气囊压力告警的故障原因进行了故障树的建立和定性分析,并借助论文提出的改进评分法及维修流程图对其做出了维修决策。通过这一实例问题的解决,尝试建立一种适用于飞艇各分系统及各部件的故障诊断和维修决策的普遍方法。(本文来源于《航空科学技术》期刊2007年05期）
陈琳,黄杰,龚正虎[8]（2006）在《一种网络环境中故障诊断与维修决策方法》一文中研究指出本文将贝叶斯网络引入到大型网络故障管理系统中,从贝叶斯网络推理模型与故障诊断和维修决策问题的一致性出发,提出了基于故障假设、观测和维修操作节点结构的DBN模型,并详细阐述了模型的内涵和故障诊断知识构成要素。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2006年02期）
葛中雄,沈沨[9]（2005）在《起重机金属结构故障诊断及智能维修决策系统在上海港的应用》一文中研究指出介绍了“港口机械金属结构故障诊断、维修及安全性评价实用技术”的推广应用工作全过程。介绍了实施工作叁个阶段中,每个阶段的安排及做法,以及取得的效益。(本文来源于《港口科技动态》期刊2005年02期）
肖庆来[10]（2004）在《大型透平压缩机组故障诊断及维修决策辅助系统》一文中研究指出为提高机组的使用安全性,目前大型旋转机械的状态监测已经普遍被采用,随着设备的定期维护向设备的视情况维修的发展过程中,设备的故障诊断技术受到了普遍的重视,并不断的发展。随着通讯与网络技术的发展,人们不再满足单机的诊断技术,希望诊断技术能够共享,以解决更多的机组故障,因此联网成为诊断技术发展的必然趋势。 美国、日本、欧洲的发达国家均已经广泛开展了对大型关键机组的预知性维修,即状态监测维修,可以节约30～50%的维修费,并使设备的运行周期得到延长。近20年来,我国一些有实力的企业与高校和科研部门合作,开发研制出了适合本企业设备特点的大型转动设备监测及故障诊断系统,但有的系统存在分析速度慢、对采集的监测工艺工程信号缺少综合分析能力、系统通用性差、可扩展性欠佳等缺点,不利于专业性的精密分析诊断。 为此有必要吸收国内外大机组监测诊断分析系统的优点,克服不足,研制开发具有高新技术特色的实用的监测诊断分析系统。该系统能够从根本上改变落后的设备巡检方式,提高设备监测的实时性和有效性,不但节约了人力和时间,还可以有效地缩短设备检修故障排除的周期,达到降低消耗、节约成本、提高设备使用率和生产效率的目的,同时为设备和生产的科学管理提供了科学的依据。 大型透平压缩机组是大庆石化公司各生产装置的“心脏”,在企业的生产过程中发挥着重要的作用。这类大型关键设备长期运行在高温、高压、高转速、腐蚀性强、易燃、易爆环境状态下,曾经多次发生烧瓦、严重磨损、叶轮破裂、叶片断裂等意外停车事故。由于石化企业生产的连续化和自动化,这些大机组一旦出现故障将会引起连锁反应,造成巨大的经济损失。因此,如何提高大机组设备的管理水平,保证大机组安全和可靠地运行是企业迫切需要解决的问题。 大型透平压缩机组故障诊断及维修决策辅助系统是一个面向整个企业的分布式网络系统,将化工一厂等四个分厂的18台大型透平压缩机组联网。系统不仅可以对这些机组的运行状态进行在线监测和故障诊断,而且还应提供机组基本状况及维修情况信息采集功能,将振动数据、工艺参数及现有的人工定期监测信息结合起来,实现机组正常状态的定期评估和机组异常状态下的综合故障诊断分析,为机组故障的早期发现和维修决策提供重要依据。从根本上改变落后的关键机组巡检和维修管理方式,提高设备的管理水平。(本文来源于《大庆石油学院》期刊2004-10-30）
故障诊断与维修决策论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
轴承是船舶系统重要的组成部件,在船舶的安全可靠地运行中扮演着重要角色。因此,开展船用轴承故障诊断和维修决策研究具有十分重要的工程应用价值。当今,依靠以传感器技术为核心的状态监测手段,可以收集反映船用轴承健康状态变化的海量数据。本文通过分析轴承故障诊断和维修决策的研究背景与现状,采取数据驱动的方式,深入研究船用轴承故障诊断和维修决策方法。主要研究内容包括:首先,充分利用小波分析在微弱信号处理上的优点,提出了基于多尺度小波包变换的船用轴承早期微弱故障征兆识别方法。结合深度卷积神经网络在图像识别上的优势,提出了基于深度卷积神经网络和S变换的船用轴承故障诊断方法。其次,对轴承海量监测信号进行预处理,分别从时域、频域和时频域提取反映轴承状态变化的特征。在此基础上,对所提取的特征进行相关性和单调性分析,实现特征选择,并运用主成分分析法对所选择的特征进行了特征融合。接着,研究轴承多目标维修决策方法。建立了基于维纳过程的退化模型,利用粒子滤波算法和蒙特卡洛算法实现参数估计和退化预测,揭示了轴承可靠性变化趋势。提出了基于经验贝叶斯算法的轴承寿命预测方法。基于退化建模和寿命预测,综合考虑轴承的可靠性、费用率和可用度等指标,建立了船用轴承维修决策的多目标模型。最后,开展轴承加速寿命实验研究。设计并搭建实验平台,布置振动、温度和电流等传感器获取海量轴承监测数据。采用提出的方法对实验监测数据进行分析,验证了所提出方法的可行性和科学性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
故障诊断与维修决策论文参考文献
[1].侯瑞博,陈永峰,宋景.基于混合智能的故障诊断与维修决策模型建设研究[J].数字通信世界.2019
[2].曹帅.数据驱动的船用轴承故障诊断和维修决策研究[D].华中科技大学.2018
[3].刘念.发动机加工设备故障诊断和维修决策研究[D].华中科技大学.2013
[4].郑元兵.变压器故障诊断与预测集成学习方法及维修决策模型研究[D].重庆大学.2011
[5].宋辉,李昌平,蔡忠春,宋文波.基于贝叶斯网络的故障诊断与维修决策研究[J].航空维修与工程.2011
[6].时旭.地铁车门系统故障诊断与维修决策的方法研究[D].北京交通大学.2009
[7].张博,王大华,余刃.飞艇主气囊压力告警的故障诊断与维修决策[J].航空科学技术.2007
[8].陈琳,黄杰,龚正虎.一种网络环境中故障诊断与维修决策方法[J].计算机工程与科学.2006
[9].葛中雄,沈沨.起重机金属结构故障诊断及智能维修决策系统在上海港的应用[J].港口科技动态.2005
[10].肖庆来.大型透平压缩机组故障诊断及维修决策辅助系统[D].大庆石油学院.2004